(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
境界候補リストから境界開始候補を選択するステップと、前記境界候補リストから隣接境界候補を選択してセグメント候補を定義するステップと、少なくとも１つの適合基準に基づいて前記セグメント候補を分析するステップと、前記セグメント候補が前記少なくとも１つの適合基準を満たすならば、前記セグメント候補をセグメント候補リストに付加するステップと、前記ステップを繰り返して前記境界候補リストからの境界開始候補と隣接境界候補とのあらゆる組合せを評価するステップと、前記作成したセグメント候補リストからセグメント候補のうち１つを選択するステップと、を含む、複数の音声データセグメントからの音声抄録選択方法。
【請求項２】
前記作成したセグメント候補リストからセグメント候補のうち１つを選択する前記ステップが、前記少なくとも１つの適合基準に基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記作成したセグメント候補リストからセグメント候補のうち１つを選択する前記ステップが、前記少なくとも１つの適合基準と異なる少なくとも第２の適合基準に基づく、請求項１に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声抄録(excerpts)又はアブストラクトの自動抽出に関する。
【０００２】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】
音声セグメント化の公知の技術は、ポーズの検出に基づく。このような技術は、雑音や反響のある条件下ではロバストではなく、音楽や非スピーチ音声に対してもあまりロバストではない。スピーチ認識及び／又はスピーカ識別ベースの技術は、トレーニングした統計モデルを必要とする。このような技術は、音声データがトレーニングドメインに相似しない限りロバストではない。さらに、このような技術に必要な演算リソースは膨大で、普通は実行できない。
【０００３】
ビデオサマリーの作成において、従来のビデオサマリージェネレータのいくつかはシーン転換グラフを使用してアドホックなセグメント化を実行しようと試みてきた。アドホックなセグメント化に続いて階層クラスタリングプロセスを実行し、サマリーを作成する。他の従来のビデオサマリージェネレータは、クローズドキャプション、アコースティックサイレンス及びピッチを使用してセグメント境界を決定し、サマリーの作成に使用するセグメント候補を識別してきた。これらの従来のシステムは、ワーク内にクローズドキャプション、アコースティックサイレンス及びピッチが存在するかを判定することに依存し、これらの特徴が検出しづらい場合、ワークにない場合はうまく作動しなかった。さらにこれら従来のシステムは単に代表的なセグメントを選択するだけなので、かなり長いセグメント候補のサマリーを作成することはできない。
【０００４】
米国特許出願番号第０９／９４７、３８５号、米国特許出願番号第０９／５６９、２３０号および他の従来の技術では上記課題は解決されていない（例えば、非特許文献１〜８参照）。
【０００５】
【非特許文献１】
ヒーら(He et al.)、「プレゼンテーションサマリーの比較：スライド、リーディング、リスニング」("Comparing Presentation Summaries : Slide vs. Reading vs. Listening")、マイクロソフトリサーチ(Microsoft Research)
【非特許文献２】
フート(Foote)、「音声ノベルティの計測を用いた自動音声セグメンテーション」("Automatic Audio Segmentation Using A Measure of Audio Novelty")、エフエックスパロアルトラボラトリーインコーポレイテッド(FX Palo Alto Laboratory, Inc.)
【非特許文献３】
ウィルコックスら(Wilcox et al.)、「スピーカ認識を用いたスピーチセグメンテーション」("Segmentation Of Speech Using Speaker Identification")、ゼロックス  パーク(Xerox PARC.)
【非特許文献４】
クーパーら(Cooper et al.)、「ビデオ自己類似分析によるシーン境界検出」("Scene Boundary Detection Via Video Self-Similarity Analysis")、エフエックスパロアルトラボラトリーインコーポレイテッド(FX Palo Alto Laboratory, Inc.)
【非特許文献５】
アロンズ(Arons)、「スピーチ記録のセグメンテーションのためのピッチベース強調検出」("Pitch-Based Emphasis Detection For Segmenting Speech Recordings")、Proceedings of International Conference on Spoken language Processing（日本、横浜、９月１８〜２２日）、１９９４年、vol. 4、第１９３１〜１９３４頁
【非特許文献６】
スチフェルマン(Stifelman)、「リアルワールドオブジェクトの拡張：ペーパーベース音声ノート」("Augmenting Real-World Objects : A paper-Based Audio Notebook")、ＭＩＴメディアラボラトリー、スピーチリサーチグループ(MIT Media Laboratory、Speech Research Group)
【非特許文献７】
チウら(Chiu et al.)、「インクおよび音声ノートのための動的グループ化技術」("A Dynamic Grouping Technique for Ink and Audio Notes")、エフエックスパロアルトラボラトリーインコーポレイテッド(FX Palo Alto Laboratory, Inc.)
【非特許文献８】
キンバーら(Kimber et al.)、「音声ブラウザのためのアコースティックセグメンテーション」("Acoustic Segmentation for Audio Browsers ")、ゼロックスパーク(Xerox PARC)、エフエックスパロアルトラボラトリーインコーポレイテッド(FX Palo Alto Laboratory, Inc.)
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明のシステム及び方法は、音声抄録の自動抽出を提供する。本発明のシステム及び方法はまた、自己類似ベースのセグメント化を用いた自動抽出も提供する。
【０００７】
音声抄録の自動抽出は、種々の環境で有用である。例えば、音声抄録の自動抽出は音声／ビデオ分類及びリトリーバルシステムにおいて有用である。ビデオワークをセグメント化し、各セグメントの主要なコンポーネントを決定し、第２の同様にセグメント化したビデオと比較する。比較の細分性に基づいて、主要なコンポーネントの類似の程度を比較し、主要なコンポーネントの変化のシーケンス及び／又は頻度を決定することによって、又は比較する第１及び第２のワークの主要なコンポーネントの類似を決定するあらゆる他の手段を使用することによって、類似する、或いはほぼ類似するワークを識別することができる。音声抄録の自動抽出によって、キーフレームビデオサマリーに音声抄録で注釈を付けることができる。キーフレームと組合せたこのような音声アブストラクトによって、帯域幅の広いストリーミングビデオ又は音声を使用せずに、（音声付き）ビデオ又は類似の媒体を視聴する軽量且つウェブブラウジング可能なインタフェースを容易に実現できる。
【００４２】
本発明の第１の態様の複数の音声データセグメントからの音声抄録選択方法は、境界候補リストから境界開始候補を選択するステップと、前記境界候補リストから隣接境界候補を選択してセグメント候補を定義するステップと、少なくとも１つの適合基準に基づいて前記セグメント候補を分析するステップと、前記セグメント候補が前記少なくとも１つの適合基準を満たすならば、前記セグメント候補をセグメント候補リストに付加するステップと、前記ステップを繰り返して前記境界候補リストからの境界開始候補と隣接境界候補とのあらゆる組合せを評価するステップと、前記作成したセグメント候補リストからセグメント候補のうち１つを選択するステップと、を含む。
【００４３】
本発明の第２の態様の音声抄録選択方法は、第１の態様の音声抄録選択方法において、前記作成したセグメント候補リストからセグメント候補のうち１つを選択する前記ステップが、前記少なくとも１つの適合基準に基づく。
【００４４】
本発明の第３の態様の音声抄録選択方法は、第１の態様の音声抄録選択方法において、前記作成したセグメント候補リストからセグメント候補のうち１つを選択する前記ステップが、前記少なくとも１つの適合基準と異なる少なくとも第２の適合基準に基づく。
【００４５】
【発明の実施の形態】
本発明のこれらの及び他の特徴や利点は、本発明のシステム及び方法の種々の例示的な実施形態の以下の詳細な記述に説明されており、またこれから明らかとなる。
【００４６】
本発明のシステム及び方法の種々の例示的な実施形態を、添付図面を参照しながら以下に詳細に説明する。
【００４７】
図１は、本発明の自動抽出システム１００の例示的な実施形態を示す。コントローラ１０２、メモリ１０４、セグメント化回路１０６、分析回路１０８、選択回路１１０及びアソシエーション回路１１２が入出力回路１１４を介して通信リンク２０１に接続する。アソシエーション回路１１２は任意であり、選択した音声データセグメントがビデオデータに関連しない場合は省いてもよいことを理解されたい。
【００４８】
コントローラ１０２は入出力回路１１４を起動させ、通信リンク２０１を介して音声データをリトリーブし、かつ／又は受信する。本発明の種々の実施形態では、音声データはＭＰＥＧ−３、ＭＰＥＧ−４、リアルネットワーク(RealNetworks)によるＰＮＭ−ＲｅａｌＮｅｔｗｏｒｋｓプロトコル、ＲｅａｌＶｉｄｅｏプロトコル、マイクロソフト（商標）コーポレーションによるウィンドウズ（Ｒ）メディアのマイクロソフト（商標）メディアストリーミングプロトコルなどのストリーミング音声／ビデオプロトコルやあらゆる他の公知の又はこれから開発される音声及び／又は音声／ビデオプロトコルに符号化される音声／ビデオ情報の一部である。本発明の種々の実施形態はまた、ＭＰＥＧ−４での動作やあらゆる他の符号化情報も想定しており、別個の復号化や符号化を必要とせずに符号化情報ストリーム又はプロトコルに直接アクセスする。
【００４９】
リトリーブした、かつ／又は受信した音声データは生音声データでもよいし、既に粗くセグメント化されている音声データでもよい。粗いセグメント化は、公知の又はこれから開発されるあらゆる適切な技術を用いて達成することができる。例えば、音声データが音声／ビデオデータの一部である場合、粗いセグメント化は１９９９年３月１２日に出願した同時係属中の米国出願番号第09/267,529号（参照によって本明細書中に援用する）に記載されているように、ビデオデータのカラーヒストグラム分析に基づく。
【００５０】
リトリーブした、かつ／又は受信した音声データは、メモリ１０４に保存される。次いでセグメント化回路１０６が起動されてリトリーブした、かつ／又は受信した音声データの複数の音声データセグメントを識別する。例えば、種々の音声データセグメントを定義するセグメント境界候補を識別することができる。セグメント化回路１０６は、音声データのセグメント化に適したあらゆる公知の又はこれから開発されるセグメント化技術を実行することができる。
【００５１】
本発明の種々の例示的な実施形態では、セグメント化回路１０６は自己類似分析に基づく音声データのセグメント化を実行することができる。例えば、セグメント化回路１０６は、自己類似分析が音声データのソース信号におけるノベルティポイントの識別からなるセグメント化を実行することができる。このようなセグメント化技術は、２０００年５月１１日に出願した同時係属中の米国出願番号第09/569,230号（参照として本明細書中に援用する）に記載されている。
【００５２】
この自己類似セグメント化技術は、雑音が多かったり反響したりする条件下ではロバストでなく、音楽や他の非スピーチの音声データに適さない他の技術に対して利点を提示する。さらにこの技術は統計モデリングを必要としないし、演算も比較的わずかしか必要としない。図２は、９秒間の音声データのエネルギースコアとノベルティ(novelty)スコアのグラフを例示する。ノベルティスコアのピーク、即ち極大点が優れたセグメント境界候補を提供する。その理由は、音声データは極大点間で自己類似しており、これらの極大点を超えると著しく異なるためである。さらにノベルティスコアは非線形測定であるため、比較的広い時間間隔で計算してもノベルティスコアは先鋭且つ明確なピーク即ち極大点を生成する。比較すると、時間間隔が比較的広い場合は、平均エネルギーを用いた技術のほうがピークがあまり明確ではない。
【００５３】
図２に示すように、ノベルティスコアのピーク即ち極大点は、エネルギースコアのピークよりも長い時間間隔で生じる。したがって、ノベルティスコアは考慮すべき境界候補の数が少ない。ピークの数を減らすためにエネルギースコアをローパスフィルタ処理した場合、より検出しにくい狭いピークが生じ、時間分解能が減少する。
【００５４】
自己類似セグメント化技術を用いて、セグメント境界候補をノベルティスコアのピークから選択する。選択は、例えば、ノベルティスコアが局所又は広域閾値を越える点を識別することに基づく。より時間の精度を上げたいならば、閾値より上の極大点又は傾きがゼロである点を識別することで、ピークを正確に検出することができる。次いで最も高いピークのみを選択するために、ピークを高さによってランク付けする。このことによって可変閾値を有効に得ることができ、そのためセグメント化方法は雑音のある音声データやわずかしか変化しない音声データを含む全ての種類の音声データに対してロバストとなる。
【００５５】
セグメント境界候補を識別又は選択すると、分析回路１０８は時間分析及び／又は適合分析に基づいて当該音声データセグメントを評価する。時間分析の場合、分析回路１０８は持続時間制約にしたがって当該音声データセグメントを評価する。例えば、識別又は選択した各セグメント境界候補を当該音声データセグメントの境界開始とみなすことができる。音声データセグメント候補が所与のアプリケーションに対して長すぎたり短すぎたりしないように持続時間制約を設定する。例えば、５〜１５秒の範囲を持続時間制約として使用することができる。セグメント境界候補の開始と終了の各組合せを分析回路１０８で持続時間制約と比較する。
【００５６】
適合分析の場合、分析回路１０８は少なくとも１つの適合基準にしたがって当該音声データセグメントを評価する。分析回路１０８が時間分析を実行する場合、適合基準は持続時間制約を満たす第１番目の音声データセグメントとなる。或いは、適合基準は持続時間制約内の好ましい持続時間に最も近い音声データセグメントでもよい。例えば、分析回路１０８は、音声データセグメント候補の好ましい持続時間からの偏差に基づいてこれらの候補のランキングを作成することができる。
【００５７】
適合基準はエネルギー基準であってもよい。例えば、分析回路１０８は、音声データセグメント候補それぞれの平均エネルギーを評価してもよい。エネルギー基準を使用することで、サイレンス又はバックグラウンドノイズのみからなる音声データセグメント候補は確実に好まれず選択されない。さらに分析回路１０８は、フレーズ全体、音、楽音などの可能性のある音声データセグメントが好まれるように、隣接する音声データセグメント候補のエネルギーに基づいて音声データセグメントの各候補を評価することができる。
【００５８】
分析回路１０８は、１つ以上の適合基準に基づいて音声データセグメントの各候補を評価しランク付けすることができる。使用できる適合基準の他の非限定的な例として、スピーチ強調を識別する音声データセグメント候補のピッチ輪郭や特定の音声特徴を識別する音声データセグメント候補の音響類似が挙げられる。
【００５９】
音声データがビデオデータに関連する場合、音声データセグメント候補に対応する特定のビデオ画像特徴を適合基準として使用することができる。例えば、スピーチを含んでいる可能性のある音声データセグメント候補を識別するために、顔検出アルゴリズムを使用することができる。また、音声データセグメントがビデオキーフレームに関連している場合、キーフレーム時間を適合基準として使用することができ、例えば、キーフレーム時間が音声データセグメント候補時に生じるかどうか、各音声データセグメントの境界開始がキーフレーム時間にどの程度近いかを評価する。
【００６０】
音声データセグメント候補を、他のデータソースに基づく適合基準によって分析回路１０８で評価することもできる。例えば、タイムスタンプ注釈、キャプション又はサブタイトルデータ、図形データ又は音声データに関連し得るあらゆる他の適切なデータソースが挙げられる。
【００６１】
適合基準に基づいて、分析回路１０８は音声データセグメントの各候補の適合スコアを作成することができる。適合スコアは、音声データセグメントの各候補がどの程度適合基準を満たしているかの測定を表す。次いで選択回路１１０を使用し、例えば、適合スコアに基づいて音声データセグメント候補のうち１つを選択することができる。
【００６２】
選択回路１１０によって音声データセグメントを選択すると、アソシエーション回路１１２が選択した音声データセグメントをビデオデータに関連付ける。例えば、アソシエーション回路１１２は、選択した音声データセグメントをキーフレームに関連付けてマルチメディアドキュメントで使用することができる。
【００６３】
図３〜６は、本発明の自動音声抽出の例示的な方法を示すフローチャートである。以下に説明するように、図３は例示的な方法のフローチャートであり、図４〜６はその方法の種々のステップをより詳細に例示するフローチャートである。
【００６４】
図３に示すように、プロセスはステップＳ１０から始まり、Ｓ１００に続く。ステップＳ１００では、生音声データを受信する。次いでステップＳ２００では、生音声データに粗いセグメント化技術を施す。上述のように、粗いセグメント化技術は音声データをセグメント化するあらゆる公知の又はこれから開発される技術でよい。また、ステップＳ２００の粗いセグメント化は任意であり、ステップＳ１００で受信した生音声データをＳ３００の前にセグメント化しなくてもよいことを理解されたい。
【００６５】
ステップＳ３００では、生音声データ又は粗いセグメント化による音声データセグメントに対して類似ベースのセグメント化を実行する。上述の理由から、この技術は他のセグメント化技術よりも好ましい。しかしながら本発明は類似ベースのセグメント化を含む方法に限定されず、公知の又はこれから開発される他のセグメント化技術も使用できることを理解されたい。
【００６６】
例示的な方法では、ステップＳ４００で音声データセグメントに時間分析を実行し、音声データセグメント候補を識別する。次いでステップＳ５００では、識別した音声データセグメント候補を適合分析する。例示的なシステムの上記の説明に基づくと、ステップＳ４００が所与のアプリケーションに必要な唯一の分析であってよいことを理解されたい。またステップＳ４００の時間分析を省いてもよいため、唯一の分析がステップＳ５００の適合分析となってもよい。さらにステップＳ４００の時間分析をステップＳ５００の適合分析に含めてもよいことを理解されたい。
【００６７】
ステップＳ５００の適合分析に基づいて、ステップＳ６００で選択した音声データセグメントをビデオデータに関連付ける。上述のように好適な実施形態では、ビデオデータはマルチメディアドキュメントで使用するためのキーフレームを含む。次いでコントロールはステップＳ６１０に続き、プロセスが終了する。
【００６８】
図４に示すように、ステップＳ３００はステップＳ３１０、Ｓ３２０及びＳ３３０を有する。音声データを粗くセグメント化し音声データセグメントをステップＳ３１０で受信する場合、ステップＳ３１０、Ｓ３２０及びＳ３３０をループとして実行し、各セグメントを順番に処理する。生音声データ又は単一セグメントのみをステップＳ３１０で受信する場合、ステップＳ３１０、Ｓ３２０及びＳ３３０を図示するようにこの順で実行する。音声データセグメントをステップＳ３１０で受信すると、ステップＳ３２０でそのセグメントのノベルティスコアを決定する。次いでステップＳ３３０でノベルティスコアを使用して上述のようにセグメント境界候補を識別する。
【００６９】
図５に示すように、ステップＳ４００はステップＳ４１０、Ｓ４２０及びＳ４３０を有する。ステップＳ４１０では、音声データセグメントに対して持続時間制約を設定する。持続時間制約はユーザからの入力によって手作業で設定してもよいし、例えば、ステップＳ１００で受信した音声データの種類又は特徴に基づいて自動的に設定してもよい。ステップＳ４２０では、セグメント境界候補を持続時間制約と比較する。次いでステップＳ４３０では、持続時間制約を満たすセグメント境界候補を識別する。
【００７０】
図６に示すように、ステップＳ５００はステップＳ５１０、Ｓ５２０及びＳ５３０を有する。ステップＳ５１０では、音声データセグメントに対して適合基準を設定する。適合基準はユーザからの入力によって手作業で設定してもよいし、例えば、ステップＳ１００で受信した音声データの種類又は特徴に基づいて自動的に設定してもよい。ステップＳ５２０では、セグメント境界候補を適合基準に基づいて分析する。次いでステップＳ５３０では、適合基準を満たすセグメント境界候補に対応する、音声データセグメントのうち１つを選択する。
【００７１】
図７は、本発明の例示的なセグメント選択方法を示すフローチャートである。このプロセスはステップＳ１０１０で始まり、ステップＳ１１００に続く。ステップＳ１１００では、境界候補のリストを取得する。境界候補のリストはノベルティスコアを使用して決定することができる。図２に示すように、ノベルティスコア基準に基づいて境界候補（１）〜（６）を選択する。
【００７２】
次にステップＳ１２００では、境界候補のリストから１つの境界候補を境界開始候補Ａiとして選択する。これは時間順に行われる。そのため、図２の境界候補（１）が第１の境界開始候補として選択される。ステップＳ１３００では、境界候補のリストから次の隣接する境界候補Ｂjを選択し、セグメント候補ＡiＢjを定義する。次いでステップＳ１４００では、セグメント候補ＡiＢjを所望の適合基準に対して分析又は比較する。セグメント候補ＡiＢjが適合基準を満たすならばコントロールはステップＳ１５００に進み、そこでセグメント候補ＡiＢjをセグメント候補のリストに付加する。コントロールはステップＳ１６００に続く。セグメント候補ＡiＢjが適合基準を満たさないならば、コントロールはステップＳ１６００にジャンプする。
【００７３】
ステップＳ１６００では、他の隣接境界候補Ｂjが存在するか、或いは最後の隣接境界候補Ｂjが選択されたかどうかを判定する。他の隣接境界候補Ｂjが存在するならば、コントロールはステップＳ１３００に戻る。境界候補Ｂjが最後であるならば、コントロールはステップＳ１７００に進む。
【００７４】
ステップＳ１７００では、他の境界開始候補Ａiが存在するか、或いは最後の境界開始候補Ａiが選択されたかどうかを判定する。他の境界開始候補Ａiが存在するならば、コントロールはステップＳ１２００に戻る。境界開始候補Ａiが最後ならば、コントロールはステップＳ１８００に進む。このようにして、リストからの境界候補のあらゆる組合せを評価する。例えば、図２に示す境界候補（１）〜（６）のリストの場合、セグメント候補（（１）−（２））、（（１）−（３））、（（１）−（４））、（（１）−（５））、（（１）−（６））、（（２）−（３））、（（２）−（４））、（（２）−（５））、（（２）−（６））、（（３）−（４））、（（３）−（５））、（（３）−（６））、（（４）−（５））、（（４）−（６））及び（（５）−（６））を評価する。
【００７５】
ステップＳ１８００では、セグメント候補のリストをソートする、例えば、適合スコアによってランク付けする。ソーティングは、ステップＳ１４００のセグメント候補を評価するために使用したものと同じ適合基準に基づいてもよいし、基づかなくてもよい。次いでステップＳ１９００では、ソートしたセグメント候補のリストから最良のセグメント候補を選択する。「最良の」セグメント候補は、ユーザの好み及び／又は抽出した音声セグメントの特定のアプリケーションに依存している。次いでコントロールはステップＳ１９１０に続き、そこでプロセスは終了する。
【００７６】
上記に概説した種々の例示的な実施形態では、自動音声抽出システム１００をプログラムされた汎用コンピュータを使用して実行することができる。しかしながら自動音声抽出システム１００は、専用コンピュータ、プログラムされたマイクロプロセッサ又はマイクロコントローラ及び周辺集積回路素子、ＡＳＩＣ又は他の集積回路、デジタル信号プロセッサ、離散素子回路などのハードワイヤード電子又はロジック回路、ＰＬＤ、ＰＬＡ、ＦＰＧＡ又はＰＡＬなどのプログラマブルロジック装置を使用して実行することもできる。一般に、図３〜６及び７に示すフローチャートを実行できる有限状態マシーンを実行できるあらゆる装置を、自動音声抽出システム１００を実行するために使用することができる。
【００７７】
上記に概説した自動音声抽出システム１００の回路１０２〜１１４のそれぞれは、適切にプログラムされた汎用コンピュータの部分として実行することができる。或いは、上記に概説した自動音声抽出システム１００の回路１０２〜１１４は、ＡＳＩＣ内の物理的に別個のハードウェア回路として、又はＦＰＧＡ、ＰＤＬ、ＰＬＡ若しくはＰＡＬを使用して、又は離散ロジック素子若しくは離散回路素子を使用して実行することができる。上記に概説した自動音声抽出システム１００の回路１０２〜１１４のそれぞれがとる特定の形態は設計上の選択であり、当業者には明らかで予測できるものである。
【００７８】
さらに上述の自動音声抽出システム１００及び／又は種々の回路それぞれは、ソフトウェアルーチン、マネージャ又はプログラムされた汎用コンピュータ、専用コンピュータ、マイクロプロセッサなどで実行するオブジェクトとして実行することができる。この場合、上述の自動音声抽出システム１００及び／又は種々の回路それぞれは、通信ネットワークに埋め込まれた１つ以上のルーチンとして、サーバ上に存在するリソースとして実行することができる。上述の自動音声抽出システム１００及び種々の回路はまた、自動音声抽出システム１００をウェブサーバのハードウェア及びソフトウェアシステムなどのソフトウェア及び／又はハードウェアシステムに物理的に組み込むことによって実行することもできる。
【００７９】
図１に示すメモリ１０４は、可変の揮発性若しくは不揮発性メモリ又は不可変即ち固定メモリのあらゆる適切な組合せを使用して実行することができる。可変メモリは、揮発性であっても不揮発性であっても、スタティック又はダイナミックＲＡＭ、フロッピー（Ｒ）ディスクとディスクドライブ、書き込み可能又は書き換え可能光ディスクとディスクドライブ、ハードドライブ、フラッシュメモリなどのうち任意の１つ以上を使用して実行することができる。同様に、不可変即ち固定メモリは、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ又はＤＶＤ−ＲＯＭディスクなどの光ＲＯＭディスクのうち任意の１つ以上とディスクドライブを使用して実行することができる。
【００８０】
図１に示す通信リンク２０１は、通信装置を自動音声抽出システム１００に接続するあらゆる公知の又はこれから開発される装置又はシステムであることができ、ダイレクトケーブル接続、ワイドエリアネットワーク又はローカルエリアネットワークを介した接続、イントラネットを介した接続、インターネットを介した接続又はあらゆる他の分散処理ネットワーク又はシステムを介した接続を含む。一般に通信リンク２０１は、装置を接続し通信を容易にするために使用できるあらゆる公知の又はこれから開発される接続システム又は構造であることができる。
【００８１】
さらに、通信リンク２０１がネットワークへのワイヤード又はワイヤレスリンクであり得ることを理解されたい。ネットワークは、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、イントラネット、インターネット、又はあらゆる他の分散処理及びストレージネットワークであり得る。
【００８２】
上記に概説した例示的な実施形態に関連させて本発明を説明してきたが、当業者には多くの代替、修正及びバリエーションが明らかであることは明白である。したがって、上記に説明した本発明の例示的な実施形態は例示を意図するものであり限定するものではない。本発明の趣旨や範囲から逸脱せずに種々の変更を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の例示的な自動音声抽出システムを示す図である。
【図２】９秒間の音声データのエネルギースコアとノベルティスコアの例示的なグラフである。
【図３】本発明の例示的な自動音声抽出方法のフローチャートである。
【図４】本発明の例示的な類似ベースのセグメント化方法のフローチャートである。
【図５】本発明の例示的な時間分析方法のフローチャートである。
【図６】本発明の例示的な適合分析方法のフローチャートである。
【図７】本発明の例示的なセグメント選択方法のフローチャートである。
【符号の説明】
１００    自動音声抽出システム
１０２    コントローラ
１０４    メモリ
１０６    セグメント化回路
１０８    分析回路
１１０    選択回路
１１２    アソシエーション回路
１１４    入出力回路
２０１    通信リンク
【図１】
0004442081.tif 000002
【図２】
0004442081.tif 000003
【図３】
0004442081.tif 000004
【図４】
0004442081.tif 000005
【図５】
0004442081.tif 000006
【図６】
0004442081.tif 000007
【図７】
0004442081.tif 000008